导语
吃饭、打架、交配、逃跑……这些动物本能行为的“调度中心”，正是我们大脑深处的下丘脑。但这个关键区域的神经网络一直如“黑箱”般难以看清。
图1. 下丘脑投射神经元全脑投射图谱示意（来自原文 Figure 1c）
🧬一项前所未有的“全脑追踪”
研究团队使用fMOST高分辨率成像技术，在雄性小鼠大脑中逐根追踪表达16种神经肽的神经元。每一根神经元从胞体到轴突末端都被精确定位，总计重建了7180个单神经元的全脑“旅程”。
结合计算神经形态学分析，作者发现这些神经元可分为两大类、31种投射类型，每种类型都有独特的投射路径、起源位置和分子标记。
图2. 31种投射类型的投射长度热图（原文 Figure 1f 简化版）
🧭一个神经元，多路“出差”
这就像一个快递员，不是送一个地址，而是按路线分发多个站点的包裹——一根神经纤维同时调节多个功能区！
图3. 不同Orexin神经元类型的全脑投射路径对比图（原文 Figure 5e）
📐投射也有“地图对位”
不仅能“多投射”，这些神经元在结构上还展现出惊人的拓扑对应关系。比如：
图4. 不同神经元轴突在目标区域的拓扑排列（原文 Figure 4a-4d）
🧠下丘脑神经元的“身份谱系”初现端倪
这提示我们：传统分子标记不足以划定神经元“职责”，结构投射方式是重要补充信息。
图5. Agrp与Pomc神经元的投射范围对比（原文 Figure 6b）
🧩PAG再划分：七大“子区”浮出水面
图6. PAG区域的新型结构划分示意图（原文 Figure 7b,c 简化）
💻数据公开，资源共享
这份超大规模数据现已向全球科研界开放，包括：
🔗资源网站：
https://mouse.digital-brain.cn/projectome/hy
🧰Python分析工具包：
pyswcloader - PyPI
https://pypi.org/project/pyswcloader/
✨写在最后
“我们希望通过这些数据，揭示大脑如何用少数的神经元组合出复杂的行为程序。”——许晓鸿教授说。
如果您觉得这篇文章有趣，不妨点击 “分享”，让更多人看到这张精美的大脑“线路图”🧠！
原文链接：
https://www.nature.com/articles/s41593-025-01919-0
泰儿图助力病毒信息：
| 货号 | 产品名称 |
| S0273-1 | AAV2/1-CAG-FLEX-Flpo-WPRE-pA |
